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基于概念的多文档自动摘要研究的任务书

任务目标：

本研究的目标是探索基于概念的多文档自动摘要技术，实现对大量文本数据进行自动化提取和简化，并在此基础上进一步探索推荐系统应用。

任务内容：

1.整理相关文献，深入了解基于概念的多文档自动摘要技术的研究现状和发展趋势；

2.构建多文档自动摘要的基础模型，采用概念提取和集成等方法，实现对原始文本进行编码和简化；

3.设计自动化评测指标，对自动摘要模型进行评测和优化；

4.实现推荐系统应用，基于用户需求和大量文本数据，进行个性化推荐；

5.对结果进行实验验证，与现有方法进行对比分析，并给出未来研究方向和应用展望。

计划进度：

第一阶段（时间：2周）：查阅文献，了解基于概念的多文档自动摘要技术研究现状，梳理相关问题，制定研究计划。

第二阶段（时间：4周）：构建多文档自动摘要的基础模型，包括概念提取、集成和简化等方法。

第三阶段（时间：2周）：设计自动化评测指标，对自动摘要模型进行评测和优化。

第四阶段（时间：2周）：实现推荐系统应用，根据用户需求和大量文本数据，进行个性化推荐。

第五阶段（时间：2周）：对研究结果进行实验验证，与现有方法进行对比分析，并给出未来研究方向和应用展望。

任务要求：

1.具备机器学习、自然语言处理等相关背景知识和实际经验；

2.熟悉Python等编程语言，有扎实的编程能力；

3.认真负责，善于沟通和协作，有较强学习能力和创新意识；

4.有论文写作经验和一定的英语阅读和写作能力。